基于极线约束的机器人双目视觉水下焊缝特征匹配研究

本文设计了一种相交光轴的双目视觉结构形式,采用大红+紫红色复合滤光系统获取了较为清晰的水下焊缝图像。采用极线约束的立体匹配方法对水下空间焊缝进行匹配,匹配时先采用糊模增强及模糊边缘检测对水下焊缝图像进行处理,提取了焊缝的边缘及中心线作为匹配特征。然后建立极线方程,找出两图像对应的匹配点,最后求取二匹配点对应的空间坐标。水下匹配实验表明,空间直线的匹配平均误差控制在0.59mm以内,空间折线的匹配平均误差控制在0.65mm以内,能够满足机器人水下焊缝跟踪的要求。     

采用微型排水罩的药H焊丝水下焊接焊缝自动跟踪系统

针对水下焊接图像噪声大、清晰度差的特殊情况,设计并研制成功一套药芯焊丝水下焊接的视觉传感焊缝自动跟踪系统.该系统由视觉传感、图像预处理及偏差识别系统,控制系统和执行机构等组成.采用小波多尺度变换进行水下焊缝图像边缘提取,结果保留大多数的细节,得到有利于焊缝位置特征提取的预处理图像,在一种基于二值图像的焊缝中心位置识别算法计算后,得出焊缝偏差.在理论分析视觉传感焊缝自动跟踪系统模型的基础上,设计满足跟踪精度要求的规则自调整模糊算法.对影响跟踪系统精度的因素进行分析,并采用相应的措施以提高系统的精度.通过药芯焊丝湿法水下焊接焊缝自动跟踪试验表明,采用规则自调整模糊控制能够达到较高的焊缝跟踪精度.在斜线、折线和曲线三种不同形状待焊焊缝的跟踪试验中,系统都能满足药芯焊丝水下自动焊接的要求.经过改进微型排水罩,进行微型排水罩局部干法药芯焊丝水下焊接焊缝跟踪试验,采用规则自调整模糊控制,不仅得到满意的焊缝跟踪效果,还改善焊缝成形质量.     

图像处理在焊缝跟踪中的应用研究

随着焊接过程自动化和智能化的发展,基于图像处理技术的焊缝位置检测和焊接缺陷检测过程越来越受到国内外学者的重视.本文对焊缝自动跟踪系统中有关图像处理方面的内容作了分析.详细分析了图像处理技术在焊缝跟踪过程中的应用,其中包括图像预处理,边缘检测和特征点提取等图像处理过程;并对当前焊缝跟踪中的图像处理技术存在的问题和解决方法作了一些总结和分析,最后对其应用前景作了展望.     

图像处理在焊缝跟踪中的应用研究

随着焊接过程自动化和智能化的发展,基于图像处理技术的焊缝位置检测和焊接缺陷检测过程越来越受到国内外学者的重视。本文对焊缝自动跟踪系统中有关图像处理方面的内容作了分析。详细分析了图像处理技术在焊缝跟踪过程中的应用,其中包括图像预处理,边缘检测和特征点提取等图像处理过程;并对当前焊缝跟踪中的图像处理技术存在的问题和解决方法作了一些总结和分析,最后对其应用前景作了展望。     

基于双边滤波算法下的焊缝跟踪系统研究

焊缝信息处理是实现焊缝跟踪的重要环节。利用DSP系统的高速图像处理能力,结合现阶段常用的图像预处理算法、二值化处理以及边缘检测算子对焊缝图像信息进行处理,分析比较了均值滤波、中值滤波、高斯滤波和双边滤波算法下的图像处理效果,同时对比了不同滤波条件下二值化图像,并对效果最好的二值化图像采用Canny、Robert、Sobel、Marr-Hildreth边缘检测算子提取边缘。研究结果表明:通过实际处理环节,验证了双边滤波加Canny算子的可行性和有效性。     

基于机器视觉的微间隙焊缝识别方法

影响焊缝跟踪精密性的关键因素是对焊缝位置的准确识别。利用磁光成像技术采集微间隙(0~0.1 mm)焊缝图像,对焊缝图像的特征进行分析,获得包含焊缝位置信息的感兴趣区域(ROI),针对感兴趣区域进行预处理和边缘检测,能提高图像处理的效率,又根据焊缝磁光边缘方向不一、细节丰富的特点引入多方向上的结构元素对形态学边缘检测算子进行优化,并与梯度边缘检测算子进行比较。结果表明,该方法能高效、准确地检测出焊缝中心的位置,为后续的焊缝跟踪提供有用信息。     

焊缝图像处理与焊缝中心的提取

随着焊接过程自动化和智能化的发展,图像处理技术越来越受到国内外学者的重视,它在焊缝自动跟踪系统中也有广泛的应用.本文介绍了图像处理的基本过程,其中包括图像预处理,图像分割,边缘检测和特征点提取等图像处理过程,总结了一些传统和新型的图像处理算法,并着重分析了焊缝中心提取的几种方法,提出了一种求取平均值的简单有效的方法.     

焊缝图像处理与焊缝中心的提取

随着焊接过程自动化和智能化的发展，图像处理技术越来越受到国内外学者的重视，它在焊缝自动跟踪系统中也有广泛的应用。本文介绍了图像处理的基本过程，其中包括图像预处理，图像分割，边缘检测和特征点提取等图像处理过程，总结了一些传统和新型的图像处理算法，并着重分析了焊缝中心提取的几种方法，提出了一种求取平均值的简单有效的方法。     

基于成像声纳的水下管线跟踪方法

针对传统光学传感器易受海水浑浊度影响,采用成像声纳作为自主水下机器人的信息输入,研究如何对水下管线进行跟踪控制。由于声纳图像噪声大、分辨率低,采用了相应的图像处理方法。首先通过多尺度膨胀滤波算法增强管线特征,然后进行Canny边缘检测,最后利用Hough变换提取管线。水下管线跟踪分为搜索和跟踪两个阶段,针对管线位置大体已知和未知的两种情况分别采用随机和往复搜索方式;跟踪阶段提出了基于行为的控制算法,即将跟踪任务分为找到管线、接近管线、跟随管线和管线丢失等四个子任务,在不同的子任务内执行不同的控制策略。将图像处理算法进行了实验验证,管线识别率达到90%以上,并将搜索和跟踪算法在三维仿真环境中进行了仿真验证,表明该算法具有较好的有效性和实时性。     

客车底盘骨架对接焊缝的视觉跟踪系统

根据客车底盘骨架对接焊缝的特点,设计了基于激光视觉传感的焊缝跟踪系统。针对图像处理运算量大的特点,为减少图像处理时间,提出了加窗处理算法。视觉传感系统采集并分析焊缝图像得出焊缝偏差,控制系统根据焊缝偏差指导机器人移动焊枪进行实时纠偏控制。实验结果表明,所设计的焊缝跟踪系统满足焊缝跟踪的精度要求,可以用于底盘骨架的焊接。